The wind power plants were installed in many places because of the low climate changing effects since 2000. Generally, the wind power plants located in the seaside and the mountainous area and the heights of the windmills are about 40 m~140 m above the ground level. So the noises emitted from the wind power plants propagate far away compared with other environment noise sources like trains and cars noise. Because of these reasons, the noise emitted from the wind power plant is easy to cause the additional social problems like as noise complaints. Under the situation, the ministry of environment has established the guideline to evaluate the environmental effects for the wind power plant. According to the guideline, the noise of the wind power plant has to meet 55 dB(A) at daytime and 45 dB(A) at night in the residential area, which is regulated in the noise and vibration management law. But, it is difficult to estimate the noise emitted from the wind power plant because of the absence of the prediction model of the wind power plant noise. Therefore, the noise prediction model for wind power plants using the regression analysis method is developed in this study. For the development of the model, the sound pressure levels of the wind power plants in Jeju island are measured and the correlations between the sound pressure levels are analyzed. Finally, the prediction equation of the wind power plant noise using by regression analysis method derived. The prediction equation for the wind power plant noise proposed in this study can be useful to evaluate the environmental effects in any wind power plant development district.
This paper investigated wind turbine degradation quantitatively by analyzing the short-term operation records of the Shinan Wind Power Plant. Instead of a capacity factor which is needed to be normalized its variability due to monthly wind speed change, this study suggests an analysis method by taking the difference between the theoretical power output calculated from the nacelle wind speed and actual power output as the quantitative index of performance degradation. For three-year SCADA data analysis of the Shinan Wind Power Plant, it was confirmed that power output degradation rate of 0.54% per year. This value is within the average reduction rate 0.4%/year~0.9%/year of normalized capacity factor of the onshore wind power plants in U.K. and Denmark; however, lower than the rate 2%/year of Canadian wind power plants.
Construction of wind power plant is increasing rapidly because Jeju island is known as the most suitable place for wind power plant. Rut wind power plant is difficult electric power control and it has a rapid electric power fluctuation. Such a problem has a bad influence on electric power network in small electric network like Jeju. Therefore, we forecast the amount of wind power plant construction by weather information and the rate of utilization for existing facility. We investigate the contribution degree for electric Power demand, economic effect, the case of power network influence. So we forecast influence of wind power plant for Jeju power network's operation in the near future.
A wind power plant is one of the competitive and effective energy among the regulated 13 renewable energies, especially for the seashore and island. This study is focused on the possibility of wind power plant as a on-site electric power supply system for the common residential building in Youngdo, Busan. The following show the results of this study. 26 apartments' monthly electric power consumptions are surveyed and monthly variations are stable comparing to the metropolitan. With the wind speed measured in Youngdo island and wind power plant efficiency data, the simulation is conducted and the result shows that 35 wind power units are satisfied with full electric power load for all the common residential buildings in Youngdo island.
Development of the technologies for offshore wind power is proceeding actively and the installation capacity is continuously increasing because of its many advantages in comparison with the land wind power. Accordingly, project for Southwestern 2.5GW offshore wind power plant is in progress in Korea. Design of electric power systems for offshore wind power plant is very important due to its high investment and operational costs. Hence, it needs to be designed in order to minimize costs. This way can be employed in determining the installation location of offshore substation for HVAC wind power plant. According to the offshore substation site, MV inter-array cable and HV export cable lengths vary and they change a total cost regarding submarine cable. This paper represents cost models with variables which are MV inter-array cable and HV export cable lengths to locate the offshore substation for HVAC wind power plant. It is classified into submarine cable installation cost, reactive power compensator installation cost, ohmic losses, and unsupplied energy cost. By minimizing a total cost, an appropriate installation site of the offshore substation is determined.
This paper presents the methodology for optimal design of power grid for offshore wind power plant (OWPP) and optimum location of offshore substation. The proposed optimization process is based on a genetic algorithm, where the objective cost model is composed of investment, power loss, repair, and reliability cost using the net present value during the whole OWPP life cycle. A probability wind power output is modeled to reflect the characteristics of a wind power plant that produces electricity through wind and to calculate the reliability cost called expected energy not supplied. The main objective is to find the minimum cost for grid connection topology by submarine cables which cannot cross each other. Cable crossing was set as a constraint in the optimization algorithm of grid topology of the wind power plant. On the basis of this method, a case study is conducted to validate the model by simulating a 100-MW OWF.
This paper presents the actual test data of 3 phase, 9 pole, 3.6 [kw] synchronized wind-power generator controlled by hinged vane system and the possibilities of the small mount wind-power generations at the south-east coast of Ul-san. It also shows the data of the wind-velocity acquired by wind-direction sensor, calculation and analysis of the estimated electrical generation power, energy storage systems, and the efficient usages of the wind-power system.
The purpose of this study is to select appropriate location factors for wind power plant, provide detailed classification criteria, and find out appropriate sites for installing wind power plant in Gangwondo. In this study, the following 11 factors were extracted for site selection of wind power plant : wind resource, topography (valley angle, distance to the ridge), forest density, land use, preservation area, national park, Baekdu-Daegan, noise, shade, Transmission Line, and approaching roads. Each factor had relatively different level of importance so that AHP (Analytic Hierarchy Process) technique was used to calculated the weighted value per factor. For overlay analysis, classification criteria were prepared for each factor and each factor was classified into 3 grades : very appropriate, intermediate, poor. According to overlay analysis, the areas which received the highest grade (grade 5) was only in 0.16% of the total area of Gangwondo and had a tendency to exist along the mountain ridge over 600-meter elevation. Through analyzing the yearly average of wind power density, it was proved that the wind power density of areas with grade 4 or 5 had abundant wind resource over $400W/m^2$.
An offshore wind power plant (WPP) is very expensive and different from an onshore wind power system in many ways. There has been a continuous increase in the capacity of the offshore WPPs. Therefore it is essential to analyze the feasibility and reliability of the offshore wind power to optimize their redundancy. Besides, it is very important to study a planning for grid interconnection of adjacent offshore WPPs. This paper proposes a economic evaluation method to interconnect with adjacent offshore substations in offshore wind power grid. Also, we suggest the probabilistic reliability method to calculate a probabilistic power output of the wind turbine and a cost of the expected energy not supplied that is used as the reliability index of the power system.
Since the Renewable Portfolio Standard (RPS) would be started in 2012, the use of renewable energy should be 11% of total energy use including bio-fuel in 2030. The economic efficiency for renewable energy in B power plant was considered with the bio-diesel, wind power and solar power. The Net Present Value (NPV) and Benefit/Cost Ratio(BC) were used for the economic efficiency with the cost and benefit analysis. In case of bio-diesel, the cost resulted from the fuel conversion and the benefit would be created with trade and environmental improvement. With regard to wind power and solar power, the construction cost would be required and benefit factors would be same as the bio-diesel. The wind power was the best of economic efficiency of renewable energy as the results of NPV and BC ratio. Whereas, the market of wind power was very popular and the techniques of wind power has been developing rapidly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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